Explorar Negócios Médias Móveis e Extrapolação Estes dois métodos fazem uso extensivo de vendas e outros dados para fazer previsões sobre o futuro. Uma média móvel toma uma série de dados e suaviza as flutuações nos dados para mostrar uma média. O objetivo é extrair os extremos de dados de período para período. As médias móveis são frequentemente calculadas numa base trimestral ou semanal. A extrapolação envolve o uso de tendências estabelecidas por dados históricos para fazer previsões sobre valores futuros. A suposição básica de extrapolação é que o padrão continuará no futuro a menos que a evidência sugira o contrário. Para entender melhor estas técnicas, consulte o gráfico a seguir, que mostra as vendas trimestrais (m) de uma grande empresa do 1T06 ao 4T (Ano10): A linha azul mostra o valor real das vendas trimestrais. Como você pode ver o total de vendas varia trimestre a quarto, embora você possa adivinhar de olhar para os dados que a tendência geral é para um stead aumento nas vendas. A linha vermelha mostra a média móvel trimestral. Isso é calculado adicionando os últimos quatro trimestres de vendas (por exemplo Q1 Q2 Q3 Q4) e, em seguida, dividindo por quatro. Esta técnica suaviza as variações trimestrais e dá uma boa indicação da tendência geral das vendas trimestrais. Analisando o gráfico, como as médias móveis e a extrapolação podem ajudar a gerência a prever as vendas a partir do ano 11 A média móvel ajuda a apontar a tendência de crescimento (expressa como taxa percentual de crescimento) e é essa que a extrapolação usaria primeiro para prever o caminho da Vendas futuras. Isso pode ser feito matematicamente usando uma planilha. Como alternativa, uma tendência extrapolada pode ser simplesmente desenhada no gráfico como uma estimativa aproximada, como mostrado abaixo: Quão útil é a extrapolação Os principais benefícios e desvantagens são resumidos abaixo: Vantagens de usar a extrapolação Um método simples de previsão Poucos dados necessários Rápido e barato Desvantagens de usar a extrapolação Não confiável se houver flutuações significativas nos dados históricos Suponha que a tendência passada continuará no futuro improvável em muitos ambientes de negócios competitivos Ignora fatores qualitativos (por exemplo, mudanças nos gostos e modas) Explorar o negócio Usando médias móveis - no tutor2u HQ Ive Foi tentando obter a minha cabeça em torno de onde o nosso site será em 1-2 anos - um tipo de uma previsão de vendas, mas usando o volume não dados de valor. Então eu pensei Id tentar algumas médias móveis (BUSS3 - previsão de vendas). O que me levou a experimentar o exercício foi uma boa notícia do nosso serviço do Google Analytics (um pequeno pedaço de código em cada página da T2U registra todas as atividades imagináveis no site. Usuários no site www. tutor2u durante o primeiro mês desde que começamos a usar o Google Analytics (em agosto de 2006).Eu estava ciente de que o tráfego diário do site (demanda) vai para cima e para baixo em um padrão semelhante a cada semana (ocupado de segunda a quinta-feira Muito mais silencioso na sexta-feira, sábado e domingo).Existem também picos sazonais bem estabelecidos e depressões no tráfego do nosso site. É muito ocupado na corrida para exames e durante o período de tempo que vai muito mais silencioso durante as férias escolares (embora Não tanto durante o período crucial de revisão da Páscoa) Mas, o que dizer da tendência O que os dados mostram, e podemos extrapolar uma tendência semelhante ao longo do próximo ano ou dois, comecei por olhar para uma medida da atividade do site - o número de pessoas Que recebem o feed RSS diário do Google Feedburner do nosso Blog de Economia entregue à sua caixa de entrada. Economia foi o nosso primeiro assunto, e weve oferecido um feed RSS para pouco mais de três anos (feeds para outros assuntos foram adicionados mais tarde). Os dados do Google Feedburner mostraram grande variação no número de pessoas que clicam em um link de conteúdo a cada dia. Essas variações são causadas pelas questões temporais e sazonais acima, mas também pelo volume e tipo de novo conteúdo incluído na alimentação diária. No entanto, a Média Móvel de 30 dias de pessoas que visitam o Blog de Economia via Feedburner mostra uma linha de tendência muito mais clara: Posso razoavelmente extrapolar mais crescimento nestes dados para 2010 e 2011 Possivelmente. Theres nada nos dados históricos para sugerir um provável tail-off em RSS subscrições. E estou confiante de que podemos continuar a adicionar lotes de conteúdo útil para o Blog de Economia, que incentivará os assinantes a clicar em seus feeds RSS ou e-mails diários. Mas à medida que o número de concorrentes cresce (por exemplo, o EBEA começou um Blog de Economia, assim como Philip Allan Updates), então temos que competir mais para a atenção de nossos usuários. No outro lado, mais e mais professores estão fazendo uso de feeds RSS para ajudá-los a filtrar a informação disponível na Web, então talvez possamos continuar a explorar essa tendência. Quando eu olhar para o conjunto de dados de visitantes diários do site, uma média móvel diferente é necessária. Eu preciso de algo que idealmente suaviza as variações semanais e sazonais. Então desta vez optei por uma média móvel de 365 dias. I. e. O número médio diário de usuários únicos do site, mas calculado nos últimos 365 dias. O gráfico abaixo ilustra essa linha de tendência particular: A linha de tendência mostra um caso menos convincente para a extrapolação. Parece que nós flatlined por um ano ou assim de volta em meados de-final de 2007 e início de 2008. É só desde que lançou o nosso novo assunto blogs que weve visto um rápido crescimento no diário usuários de site exclusivo. Parece que atingimos uma nova alta diária quase todas as semanas recentemente. Mas alguém olhando para investir no site gostaria de ver um gradiente mais nítida que 365 dias de média móvel eu suspeito de média móvel Um termo de análise técnica que significa o preço médio de uma garantia durante um período de tempo especificado (o mais comum é 20, 30, 50, 100 e 200 dias), utilizados para detectar as tendências de preços através do abrandamento de grandes flutuações. Esta é talvez a variável mais comumente utilizada na análise técnica. Movendo dados médios é usado para criar gráficos que mostram se o preço de um estoque está tendendo para cima ou para baixo. Eles podem ser usados para rastrear padrões diários, semanais ou mensais. Cada novos dias (ou semanas ou meses) números são adicionados à média e os números mais antigos são deixados cair assim, a média se move ao longo do tempo. Em geral. Quanto mais curto o período de tempo usado, mais voláteis os preços aparecerão, assim, por exemplo, 20 dias linhas de média móvel tendem a mover para cima e para baixo mais de 200 linhas de média móvel dia. Índice de força verdadeira Índice Kairi Relative (KRI) Índice MTA forex EA média móvel em movimento média envelope mediano índice de sobrecompra / sobre-compra de índice alto-baixo kijun line Copyright copy 2016 WebFinance, Inc. Todos os direitos reservados. A duplicação não autorizada, no todo ou em parte, é estritamente proibida. Movendo médias Se esta informação é plotada em um gráfico, ele se parece com isto: Isso mostra que há uma grande variação no número de visitantes, dependendo da temporada. Há muito menos no outono e inverno do que primavera e verão. No entanto, se quiséssemos ver uma tendência no número de visitantes, poderíamos calcular uma média móvel de 4 pontos. Fazemos isso encontrando o número médio de visitantes nos quatro trimestres de 2005: Então encontramos o número médio de visitantes nos últimos três trimestres de 2005 e primeiro trimestre de 2006: Então os dois últimos trimestres de 2005 e os dois primeiros trimestres de 2005 De 2006: Observe que a última média que podemos encontrar é para os dois últimos trimestres de 2006 e os dois primeiros trimestres de 2007. Traçamos as médias móveis em um gráfico, certificando-se de que cada média é plotada no centro dos quatro trimestres Abrange: Podemos agora ver que há uma tendência de queda muito ligeira em visitantes. Média móvel de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride caindo o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçam qualquer valor acima ou abaixo do valor tendência. Se você está calculando algo com variação muito alta o melhor que você pode ser capaz de fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. O melhor de BusinessDictionary, entregue diariamente
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